| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 目录 | 第11-14页 |
| 主要符号对照表 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-28页 |
| ·研究课题的背景及其意义 | 第15-17页 |
| ·大脑的结构与特点 | 第17-18页 |
| ·脑电信号（EEG）的产生、特性与分类 | 第18-21页 |
| ·EEG信号的产生机制 | 第18-19页 |
| ·EEG信号的特性与分类 | 第19-21页 |
| ·测量EEG信号电极的国际标准布局 | 第21-23页 |
| ·脑-机（计算机、机器等）接口技术 | 第23-26页 |
| ·本论文的研究内容以及在各章节中的安排 | 第26-28页 |
| 第二章 ＥＥＧ信号的解码算法 | 第28-39页 |
| ·EEG信号解码的流程 | 第28页 |
| ·时-频掩膜法 | 第28-30页 |
| ·条件随机场 | 第30-34页 |
| ·支持向量机（SVM） | 第34-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 训练范式与神经反馈 | 第39-65页 |
| ·双向自适应训练 | 第39-51页 |
| ·模型的学习训练 | 第40-42页 |
| ·受试者的学习训练 | 第42-43页 |
| ·系统模型和受试者相互学习训练 | 第43-45页 |
| ·实验设置 | 第45-47页 |
| ·受试者情况 | 第45页 |
| ·仪器设置和EEG信号记录 | 第45-46页 |
| ·实验流程 | 第46-47页 |
| ·实验结果比较与分析 | 第47-50页 |
| ·在线性能比较 | 第47-50页 |
| ·离线性能分析 | 第50页 |
| ·双向自适应训练范式的优势 | 第50-51页 |
| ·主动训练范式 | 第51-61页 |
| ·主动训练范式流程 | 第52-55页 |
| ·实验结果 | 第55-59页 |
| ·在线分类准确率比较 | 第55-59页 |
| ·统计显著性检验 | 第59页 |
| ·按键反馈的作用 | 第59-60页 |
| ·主动训练范式的使用范围和意义 | 第60-61页 |
| ·神经反馈 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 不同尺度运动想象和意图运动方向的解码与机理研究 | 第65-94页 |
| ·不同尺度下的运动想象比较 | 第65-71页 |
| ·实验的设置 | 第65-67页 |
| ·数据的采集 | 第65页 |
| ·受试者的情况 | 第65-66页 |
| ·实验的范式 | 第66-67页 |
| ·实验的结果 | 第67-69页 |
| ·分类准确率比较结果 | 第67页 |
| ·频谱能量的比较结果 | 第67-69页 |
| ·结论 | 第69-71页 |
| ·针对结论的直观解释 | 第71页 |
| ·意图运动方向的解码与机理 | 第71-92页 |
| ·实验设置 | 第73-75页 |
| ·实验的范式和流程 | 第73页 |
| ·受试者和数据的收集 | 第73-75页 |
| ·数据处理与分类 | 第75-78页 |
| ·数据的预处理 | 第75-76页 |
| ·ERP特征提取 | 第76-77页 |
| ·EEG频谱能量特征提取 | 第77-78页 |
| ·特征的组合和分类 | 第78-79页 |
| ·数据的分析 | 第79-88页 |
| ·时域ERP分析 | 第79-83页 |
| ·频域频谱能量分析 | 第83-86页 |
| ·解码精度 | 第86-88页 |
| ·意图运动方向的神经活动机理 | 第88-91页 |
| ·PPC区域早期ERP成分 | 第88-89页 |
| ·额叶中间和顶叶中间区域后期ERP成分 | 第89-90页 |
| ·ERP特征和频谱能量特征的独立性 | 第90页 |
| ·PPC区域的方向调制 | 第90-91页 |
| ·意图运动方向研究对脑机接口的意义 | 第91-92页 |
| ·本章小结 | 第92-94页 |
| 第五章 BCI应用系统原型设计与典型应用 | 第94-123页 |
| ·辅助轮椅控制系统 | 第94-104页 |
| ·系统框架 | 第95-96页 |
| ·轮椅控制模块 | 第96-97页 |
| ·轮椅控制用户界面 | 第97-98页 |
| ·轮椅控制优化算法 | 第98-102页 |
| ·方向优化和转向优化 | 第99页 |
| ·命令平滑优化 | 第99-101页 |
| ·其他优化 | 第101-102页 |
| ·测试结果 | 第102-104页 |
| ·赛车系统 | 第104-107页 |
| ·网页浏览系统 | 第107-109页 |
| ·控制鼠标方法 | 第107-109页 |
| ·IHTML的方法 | 第109页 |
| ·在线脑电数据可视化系统 | 第109-113页 |
| ·原始EEG信号显示 | 第110页 |
| ·频谱能量可视化 | 第110-111页 |
| ·脑电三维可视化 | 第111-112页 |
| ·特征空间投影可视化 | 第112-113页 |
| ·可视化系统的特点 | 第113页 |
| ·系统间的协作 | 第113-115页 |
| ·脑损伤运动功能康复训练平台 | 第115-122页 |
| ·康复训练方法 | 第115-117页 |
| ·虚拟康复训练环境 | 第117-120页 |
| ·康复训练系统操作界面 | 第120-121页 |
| ·训练场景和训练效果初步分析 | 第121-122页 |
| ·本章小结 | 第122-123页 |
| 第六章 总结与展望 | 第123-127页 |
| ·本论文主要工作及创新点 | 第123-125页 |
| ·对未来研究的展望 | 第125-127页 |
| 参考文献 | 第127-137页 |
| 致谢 | 第137-138页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的论文 | 第138-139页 |